Making Robust Decisions

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出版者:Trafford on Demand Pub
作者:Ullman, David G.
出品人:
页数:352
译者:
出版时间:2006-12
价格:$ 33.84
装帧:Pap
isbn号码:9781425109561
丛书系列:
图书标签:
  • 决策制定
  • 风险管理
  • 不确定性
  • 心理学
  • 行为经济学
  • 商业决策
  • 战略规划
  • 问题解决
  • 数据分析
  • 领导力
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具体描述

How do you approach difficult decisions? Decision making is an integral part of business and technology, as well as almost every other facet of life. Now there is a uniquely practical book that can help you tackle your next decision with confidence. In Making Robust Decisions: Decision Management for Business, Service, and Technical Teams, you will learn: why decision making can be so difficult; how to address the challenges that uncertain, conflicting, incomplete, or evolving information present; and how to achieve robust decisions despite the varied personalities and perspectives on your team. Combining more than ten years of study of decision support, cognitive psychology, product development, and business management with modern Artificial Intelligence concepts, Making Robust Decisions gives you the tools you need to produce optimal decisions-those that make good use of available information, achieve buy-in from all parties, and yield the best possible results. Packed with practical examples and case studies, Making Robust Decisions strikes a middle ground between self-help books that, while interesting in theory, may not help with real-world problems and highly technical analysis texts. It provides some methods you can implement right away and others that you and your organization can grow into. It is readable, useful, and readily applicable to a wide variety of decision-making problems. The methods introduced in Making Robust Decisions can help with such varied issues as selecting a concept, managing a portfolio, choosing a vendor, evaluating a proposal, selecting from architecture options, choosing a design, and determining whether to make or buy an item. Theysupport military selection of the best course of action (COA), Analysis of Alternatives (AoA), and homeland security strategies. Making Robust Decisions includes chapters on making estimates, working with decision teams, framing problems, the influence of belief, and using AccordO decision-making software to support robust decisions. It includes decision-making templates and demonstrates how the methods described support Design for Six Sigma practitioners and provide help in un-sticking the OODA Loop. If you're in the business of making difficult decisions while managing uncertainty, risk, and team conflict, then discover the new, effective techniques presented in Making Robust Decisions.

好的,这是一份关于一本名为《驾驭不确定性:复杂系统中的决策科学》的图书简介,其内容与您提到的《Making Robust Decisions》无直接关联,旨在提供一个详尽且自然的图书介绍。 --- 《驾驭不确定性:复杂系统中的决策科学》 导言:迷雾中的灯塔 在当今这个信息爆炸、瞬息万变的时代,决策制定正面临着前所未有的挑战。我们不再仅仅处理线性的、可预测的问题,而是深陷于一个由相互依赖的变量、延迟的反馈循环和突发事件构成的复杂网络之中。从气候变化到金融市场的波动,从全球供应链的脆弱性到新兴技术的颠覆性影响,任何看似孤立的决定都可能引发深远且难以预料的连锁反应。传统的、基于静态模型的决策框架,在面对这种固有的不确定性和非线性时,往往显得力不从心,甚至会引导我们走向灾难性的后果。 《驾驭不确定性:复杂系统中的决策科学》正是为理解和应对这种现代决策困境而诞生的。本书并非提供一套放之四海而皆准的公式,而是一份深入的路线图,旨在武装读者用一套更具韧性、更具适应性的思维工具箱,以穿越由复杂性构筑的迷雾。 第一部分:理解复杂性与不确定性的本质 本书首先从理论基石入手,系统地剖析了“复杂性”在决策语境中的真正含义。我们探讨了复杂适应系统(CAS)的核心概念,包括涌现性(Emergence)、自组织(Self-organization)和反馈回路(Feedback Loops)如何塑造现实世界。 第1章:超越线性思维 本章挑战了“因果关系”的简化视图,引入了“多重因果”和“循环因果”的概念。我们通过分析历史上的重大决策失误案例,揭示了线性预测模型在处理反馈延迟和阈值效应时的根本局限性。读者将学习如何识别系统中的“杠杆点”,即那些施加微小力量却能产生巨大系统级影响的区域。 第2章:不确定性的维度:从风险到无知 决策理论区分了“已知风险”(概率分布已知)和“深度不确定性”或“无知”(概率分布未知或不可计算)。本书重点关注后者,即“黑天鹅”事件和“灰犀牛”现象背后的结构性原因。我们将介绍基于贝叶斯推理的框架,它允许决策者在信息稀缺的情况下,如何不断更新和修正其信念系统,而不是固守一个过时的、确定性的世界观。 第3章:信息的熵与噪音 在信息过载的时代,过量的信息往往比信息不足更具破坏性。本章深入探讨了信息的“熵”——衡量系统不确定性的指标——在决策过程中的作用。我们分析了噪音过滤、信号提取的挑战,以及认知偏差如何加剧我们对不确定性的错误解读。这部分强调了“少即是多”的原则,即构建一个能够有效处理信息稀疏性的决策架构的重要性。 第二部分:构建韧性决策框架 在理解了复杂性的挑战后,本书转向实践,介绍如何构建能够在压力下保持功能并从干扰中恢复的决策机制。 第4章:从优化到鲁棒性与适应性 传统的决策目标往往是“最大化效用”或“最小化成本”。然而,在复杂系统中,这种优化往往会以牺牲系统的长期韧性为代价。本书倡导一种“鲁棒性优先”的方法,即确保系统在各种不利情景下都能保持在可接受的性能范围内。我们引入了“设计边界条件”的概念,用以界定系统能够承受的极端情况。 第5章:情景规划与反事实思维 情景规划不再是简单的预测未来,而是一种探索“可能未来”的思维工具。本章详细阐述了如何运用多维度、相互矛盾的情景集,来测试现有策略的“弱点”。我们特别关注“反事实分析”(Counterfactual Thinking),即系统性地思考“如果...会怎样?”,以揭示隐藏的路径依赖和潜在的失败模式。 第6章:分布式决策与去中心化控制 在高度互联的系统中,集中式的、自上而下的决策权力往往成为瓶颈或单点故障。本书论证了将决策权分散到信息最近和环境最了解的节点的重要性。我们将研究如何设计激励结构和通信协议,以确保分布式代理能够在不损害全局目标的前提下,快速、独立地响应局部变化,从而提升整体系统的弹性。 第三部分:实验、学习与演化 复杂系统本质上是动态的。因此,成功的决策框架必须具备学习和演化的能力。 第7章:决策作为持续的实验 我们将决策视为一系列受控的、小规模的实验,而非一次性的、高风险的赌注。本章介绍了“探索与利用”(Exploration vs. Exploitation)的权衡,并提供了在资源有限的情况下,如何设计“足不出户的测试”(In-situ Testing)的方法。关键在于,失败被重新定义为不可避免的学习成本,而非惩罚。 第8章:反馈回路的工程设计 有效的学习依赖于及时且准确的反馈。本书深入探讨了如何设计“负反馈回路”来稳定系统,以及如何设计“正反馈回路”来加速适应性创新。我们分析了时间滞后如何扭曲反馈信号,并介绍了技术工具(如数字孪生和实时监控仪表板)如何帮助决策者“压缩”反馈时间。 第9章:组织韧性的文化构建 最终,决策的质量取决于执行者的思维模式和组织文化。本书的最后部分关注于将这些科学原则转化为可操作的文化实践。这包括培养“心理安全感”以鼓励报告错误信息、建立跨职能的“冗余”能力,以及实施定期的“事后检验”(After-Action Reviews)流程,确保每一次经验教训都能有效地固化到组织记忆中。 结语:在动态中寻求稳定 《驾驭不确定性:复杂系统中的决策科学》不是一本关于预测的指南,而是关于韧性的哲学和技术手册。它引导读者从一个“寻找正确答案”的心态,转变为一个“构建持久能力”的实践者。在这个不断演变的舞台上,我们无法消除不确定性,但我们可以学会如何与之共舞,设计出能够在风暴中屹立不倒,并在变化中不断进化的决策体系。本书献给所有负责关键战略、运营和政策制定的领导者、工程师和分析师,他们渴望超越表面的预测,深入理解驱动世界的深层动力。

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